RAG-Qualitätsrechner
Bewerten Sie die RAG-Antwortqualität mit RAGAS-Metriken: Treue, Relevanz, Präzision und Recall.
Wie es funktioniert
- Geben Sie Ihre Daten ein: Fügen Sie die Frage, den abgerufenen Kontext und die von Ihrem RAG-System generierte Antwort ein.
- Automatische Analyse: Unser Algorithmus berechnet die 4 RAGAS-Metriken: Faithfulness, Relevanz, Präzision und Recall.
- Ergebnisse interpretieren: Identifizieren Sie Schwachstellen in Ihrer Pipeline und erhalten Sie Verbesserungsempfehlungen.
Häufig gestellte Fragen
- Was ist der RAGAS-Score?
- RAGAS (Retrieval-Augmented Generation Assessment) ist ein Open-Source-Framework zur Bewertung von RAG-Systemen. Es misst 4 Dimensionen: Faithfulness (keine Halluzinationen), Antwortrelevanz, Kontextpräzision und Kontext-Recall.
- Wie kann ich meinen Faithfulness-Score verbessern?
- Ein niedriger Faithfulness-Score deutet auf Halluzinationen hin. Zur Verbesserung: 1) Erhöhen Sie die Menge relevanter Kontexte, 2) Verwenden Sie einen System-Prompt, der Zitate betont, 3) Reduzieren Sie die LLM-Temperatur, 4) Wechseln Sie zu einem leistungsfähigeren Modell wie GPT-4 oder Claude.
- Was ist der Unterschied zwischen Kontextpräzision und Recall?
- Präzision misst, ob abgerufene Dokumente relevant sind (Rauschen vermeiden). Recall misst, ob alle notwendigen Dokumente abgerufen wurden (Lücken vermeiden). Ein gutes RAG-System muss beides optimieren.
- Welchen Score sollte ich für ein RAG-System in Produktion anstreben?
- Zielen Sie für allgemeine Nutzung auf einen Gesamtscore über 0,7 ab. Für kritische Fälle (Medizin, Recht) streben Sie 0,85+ an. Faithfulness ist die prioritäre Metrik, da sie das Fehlen von Halluzinationen misst.
- Wie berechnet dieses Tool die Scores?
- Das Tool verwendet Heuristiken basierend auf Textanalyse: Keyword-Überlappung, Entitätserkennung, semantische Strukturanalyse. Für genauere Produktionsbewertung nutzen Sie die RAGAS-Bibliothek mit einem LLM-Richter.
- Kann ich dieses Tool verwenden, um ChatGPT oder Claude zu bewerten?
- Dieses Tool ist für RAG-Systeme konzipiert, bei denen Sie den Kontext kontrollieren. Zur Bewertung von ChatGPT/Claude im Standardmodus (ohne RAG) gelten die Kontextpräzisions-/Recall-Metriken nicht.
